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title: ナレッジ
description: ベクトル検索を使用する
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import { BlockInfoCard } from "@/components/ui/block-info-card"

<BlockInfoCard 
  type="knowledge"
  color="#00B0B0"
  icon={true}
  iconSvg={`<svg className="block-icon"
      
      xmlns='http://www.w3.org/2000/svg'
      
      
      viewBox='0 0 24 24'
      fill='none'
      stroke='currentColor'
      strokeWidth='1.5'
      strokeLinecap='round'
      strokeLinejoin='round'
    >
      <path d='M21 10V8a2 2 0 0 0-1-1.73l-7-4a2 2 0 0 0-2 0l-7 4A2 2 0 0 0 3 8v8a2 2 0 0 0 1 1.73l7 4a2 2 0 0 0 2 0l2-1.14' />
      <path d='m7.5 4.27 9 5.15' />
      <polyline points='3.29 7 12 12 20.71 7' />
      <line x1='12' x2='12' y1='22' y2='12' />
      <circle cx='18.5' cy='15.5' r='2.5' />
      <path d='M20.27 17.27 22 19' />
    </svg>`}
/>

{/* MANUAL-CONTENT-START:intro */}
Simのナレッジベースは、プラットフォーム内で直接カスタムナレッジベースを作成、管理、クエリできる強力なネイティブ機能です。高度なAIエンベディングとベクトル検索技術を使用するナレッジベースブロックにより、ワークフローにインテリジェントな検索機能を組み込むことができ、組織全体の関連情報を簡単に見つけて活用することができます。

ナレッジベースシステムは、柔軟でスケーラブルなアーキテクチャを通じて組織の知識を管理するための包括的なソリューションを提供します。組み込みのベクトル検索機能により、チームは意味とコンテキストを理解するセマンティック検索を実行でき、従来のキーワードマッチングを超えた検索が可能です。

ナレッジベースの主な機能には以下が含まれます：

- セマンティック検索：キーワードだけでなく、意味とコンテキストを理解する高度なAI駆動の検索
- ベクトルエンベディング：インテリジェントな類似性マッチングのためのテキストの高次元ベクトルへの自動変換
- カスタムナレッジベース：異なる目的や部門のための複数のナレッジベースの作成と管理
- 柔軟なコンテンツタイプ：様々な文書形式やコンテンツタイプのサポート
- リアルタイム更新：即時検索可能性のための新しいコンテンツの即時インデックス作成

Simでは、ナレッジベースブロックによってエージェントがカスタムナレッジベース全体でインテリジェントな意味検索を実行できるようになります。これにより、AIワークフローの一部として、自動情報検索、コンテンツ推奨、知識発見の機会が生まれます。この統合により、エージェントはプログラムによって関連情報を検索して取得できるようになり、自動化された知識管理タスクを容易にし、重要な情報に簡単にアクセスできるようにします。ナレッジベースブロックを活用することで、情報発見を強化しながら日常的な知識管理タスクを自動化し、チームの効率性を向上させ、組織の知識への一貫したアクセスを確保するインテリジェントなエージェントを構築できます。
{/* MANUAL-CONTENT-END */}

## 使用方法

ワークフローに知識を統合します。検索、チャンクのアップロード、ドキュメントの作成が可能です。

## ツール

### `knowledge_search`

ベクトル類似性を使用してナレッジベース内の類似コンテンツを検索します

#### 入力

| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
| --------- | ---- | -------- | ----------- |
| `knowledgeBaseId` | string | はい | 検索対象のナレッジベースのID |
| `query` | string | いいえ | 検索クエリテキスト（タグフィルターを使用する場合は省略可能） |
| `topK` | number | いいえ | 返す最も類似した結果の数（1-100） |
| `tagFilters` | array | いいえ | tagNameとtagValueプロパティを持つタグフィルターの配列 |

#### 出力

| パラメータ | 型 | 説明 |
| --------- | ---- | ----------- |
| `results` | array | ナレッジベースからの検索結果の配列 |

### `knowledge_upload_chunk`

ナレッジベース内のドキュメントに新しいチャンクをアップロードします

#### 入力

| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
| --------- | ---- | -------- | ----------- |
| `knowledgeBaseId` | string | はい | チャンクを含むナレッジベースのID |
| `documentId` | string | はい | チャンクをアップロードするドキュメントのID |
| `content` | string | はい | アップロードするチャンクの内容 |

#### 出力

| パラメータ | 型 | 説明 |
| --------- | ---- | ----------- |
| `data` | object | アップロードされたチャンクに関する情報 |

### `knowledge_create_document`

ナレッジベースに新しいドキュメントを作成する

#### 入力

| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
| --------- | ---- | -------- | ----------- |
| `knowledgeBaseId` | string | はい | ドキュメントを含むナレッジベースのID |
| `name` | string | はい | ドキュメントの名前 |
| `content` | string | はい | ドキュメントの内容 |
| `tag1` | string | いいえ | ドキュメントのタグ1の値 |
| `tag2` | string | いいえ | ドキュメントのタグ2の値 |
| `tag3` | string | いいえ | ドキュメントのタグ3の値 |
| `tag4` | string | いいえ | ドキュメントのタグ4の値 |
| `tag5` | string | いいえ | ドキュメントのタグ5の値 |
| `tag6` | string | いいえ | ドキュメントのタグ6の値 |
| `tag7` | string | いいえ | ドキュメントのタグ7の値 |
| `documentTagsData` | array | いいえ | 名前、タイプ、値を持つ構造化されたタグデータ |

#### 出力

| パラメータ | 型 | 説明 |
| --------- | ---- | ----------- |
| `data` | object | 作成されたドキュメントに関する情報 |

## 注意事項

- カテゴリー: `blocks`
- タイプ: `knowledge`
